1. 首先是提取 训练日志文件; 2. 然后是matlab代码: clear all; close all; clc; log_file = '/home/wangxiao/Downloads/43_attribute_baseline.log'; fid = fopen(log_file, 'r'); fid_accuracy = fopen('/home/wangxiao/Downloads/output_accuracy.txt', 'w'); fid_loss = fopen('/hom

import matplotlib.pyplot as plt iteration = [] loss = [] with open('/home/sensetime/log.txt','r') as file: for line in file: line = line.strip() if(line.find('Iteration') != -1): if(line.find('loss') != -1): line = line.split() line[5] = line[5].spli

参考博客: http://blog.csdn.net/sunshine_in_moon/article/details/53541573 进入tools/extra/文件夹中,修改plot_training_log.py文件...等等,我按照作者说的,试着修改了一通,然后失败了.还好该博客的作者把修改的文件上传在csdn上,直接下载便可以用. 下载该文件, 我把下载的extra文件夹解压到了log文件夹里面,首先要把生成的log日志后缀改为.log形式. 命令格式: python plot_tr

目录 darknet优化经验 1. AlexeyAB改进项 2. Linux下编译选项 3. 训练经验 4. 提升检测效果 5. 总结 6. AlexeyAB大神改进 darknet优化经验 主要来自于:AlexeyAB 版本darknet 1. AlexeyAB改进项 提供window支持 相较于原版pjreddie版本darknet提升了训练速度 添加了二值化网络,XNOR(bit) ,速度快,准确率稍低https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/mas

目录 darknet优化经验 1. AlexeyAB改进项 2. Linux下编译选项 3. 训练经验 4. 提升检测效果 5. 总结 6. AlexeyAB大神改进 darknet优化经验 主要来自于:AlexeyAB 版本darknet 1. AlexeyAB改进项 提供window支持 相较于原版pjreddie版本darknet提升了训练速度 添加了二值化网络,XNOR(bit) ,速度快,准确率稍低https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/mas

前一段时间做了一些项目,把一些笔记放在了txt中,现分享出来,自己也能够时长预习. 1) 读取文件时,将固定的文件地址,采用数组或者字符串的形式,提前表示出来,后期使用时候采用拼接操作 2) # 得到该目录下的文件 file_list = os.listdir(base_path + '/data/cnn_train/') file_list Out[6]: ['finance', 'it', 'sports'] 3) 打开一个文件 f = open(base_path + '/data/cnn

tf.summary模块的简介 在TensorFlow中,最常用的可视化方法有三种途径,分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程.利用Matpltlib进行可视化.利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化.这三种方法,在前面博客中都有过比较详细的介绍.但是,TensorFlow中最重要的可视化方法是通过tensorBoard.tf.summary和tf.summary.FileWriter这三个模块相互合作来完成的. tf.summary模块的定义位于s

caffe 用matlab解析日志画loss和accuracy clc; clear; % load the log file of caffe model fid = fopen('log-previous-insulator.txt', 'r'); tline = fgetl(fid); accuracyIter =[]; accuracyArray =[]; lossIter = []; lossArray = []; %record the last line lastLine = ''

本文转载自:https://www.cnblogs.com/lyc-seu/p/8647792.html Tensorflow Summary用法 tensorboard 作为一款可视化神器,是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝.而在训练过程中,主要用到了tf.summary()的各类方法,能够保存训练过程以及参数分布图并在tensorboard显示. tf.summary有诸多函数: 1.tf.summary.scalar 用来显示标量信息,其格式为: tf.summary

画loss曲线需要用到此shell脚本 #!/bin/bash # Usage parse_log.sh caffe.log # It creates the following two text files, each containing a table: # caffe.log.test (columns: '#Iters Seconds TestAccuracy TestLoss') # caffe.log.train (columns: '#Iters Seconds Training

tensorboard 作为一款可视化神器,可以说是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝. 而在训练过程中,主要用到了tf.summary()的各类方法,能够保存训练过程以及参数分布图并在tensorboard显示. tf.summary有诸多函数: 1.tf.summary.scalar 用来显示标量信息,其格式为: tf.summary.scalar(tags, values, collections=None, name=None) 例如:tf.summary.scala

bilibili莫烦tensorflow视频教程学习笔记 1.初次使用Tensorflow实现一元线性回归 # 屏蔽警告 import os os.environ[' import numpy as np import tensorflow as tf # create dataset x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 2 + 5 ### create tensorflow structure St

用法: 1.tf.summary.scalar 用来显示标量信息,其格式为: tf.summary.scalar(tags, values, collections=None, name=None) 例如:tf.summary.scalar('mean', mean) 一般在画loss,accuary时会用到这个函数. 2.tf.summary.histogram 用来显示直方图信息,其格式为: tf.summary.histogram(tags, values, collections=Non

转载自:https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/83892824 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/83892824————————————————版权声明:本文为CSDN博主「墨氲」的原创文章,遵循CC 4.0 by-sa版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明

YOLO---多个版本的简单认识 YOLOv3 有好几个经典版本了:一.YOLOv3 (Darknet)官网 @ https://github.com/pjreddie/darknet二.YOLOv3(darknet优化了)@ https://github.com/AlexeyAB/darknet三.YOLOv3 with OpenCV官网 @ https://github.com/JackKoLing/opencv_deeplearning_practice/tree/master/praci

1.tf.summary.scalar('accuracy', accuracy) 损失值.准确率随着迭代次数的进行,其指标变化情况:一般在画loss,accuary时会用到这个函数. 2.tensorboard左侧的工具栏上的smoothing,表示在做图的时候对图像进行平滑处理,这样做是为了更好的展示参数的整体变化趋势.如果不平滑处理的话,有些曲线波动很大,难以看出趋势.0 就是不平滑处理,1 就是最平滑,默认是 0.6. 值为0时: 值为0.8时: 平滑处理后更能看出变化趋势. 3.工具栏

Linux下操作 1. 将loss值存储到lossInf.txt中 fName1='loss.txt' cat loss.log | grep "solver.cpp:218] Iteration" | awk '{print $9}' > $fName1 2. Python画出loss曲线 fName2=./loss.txt python show_loss_curve.py $fName2 || exit 1

plot accuracy + loss 详情可见:http://www.2cto.com/kf/201612/575739.html 1. caffe保存训练输出到log 并绘制accuracy loss曲线: 之前已经编译了matcaffe 和 pycaffe,caffe中其实已经自带了这样的小工具.caffe-master/tools/extra/parse_log.sh caffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe-master/t

在执行训练的过程中,若指定了生成log信息,log信息包含初始化,网络结构初始化和训练过程随着迭代数的loss信息. 注意生成的log文件可能没有.log后缀,那么自己加上.log后缀.如我的log信息为pycaffe20180110-151247-31929.log 生成loss曲线图用到caffe中自带的小工具 caffe/tools/extra/parse_log.sh caffe/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe/tools/extra/plot

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac

Hinge Loss 解释 SVM 求解使通过建立二次规划原始问题,引入拉格朗日乘子法,然后转换成对偶的形式去求解,这是一种理论非常充实的解法.这里换一种角度来思考,在机器学习领域,一般的做法是经验风险最小化 ERM ,即构建假设函数为输入输出间的映射,然后采用损失函数来衡量模型的优劣.求得使损失最小化的模型即为最优的假设函数,采用不同的损失函数也会得到不同的机器学习算法,比如这里的主题 SVM 采用的是 Hinge Loss ,Logistic Regression 采用的则是负 $\log$